"""调试"""
# 第一种方法简单直接粗暴有效，就是用print()把可能有问题的变量打印出来看看：
def foo(s):
    n = int(s)
    print('>>> n = %d' % n)
    return 10 / n

def main():
    foo('0')

main()

# 凡是用print()来辅助查看的地方，都可以用断言（assert）来替代：
# assert的意思是，表达式n != 0应该是True，否则，根据程序运行的逻辑，后面的代码肯定会出错。
# 如果断言失败，assert语句本身就会抛出AssertionError：
# 程序中如果到处充斥着assert，和print()相比也好不到哪去。不过，启动Python解释器时可以用-O参数来关闭assert：
def foo(s):
    n = int(s)
    assert n != 0, 'n is zero!'
    return 10 / n
def main():
    foo('0')
main()

# 把print()替换为logging是第3种方式，和assert比，logging不会抛出错误，而且可以输出到文件：
# 这就是logging的好处，它允许你指定记录信息的级别，有debug，info，warning，error等几个级别，当我们指定level=INFO时，logging.debug就不起作用了。同理，指定level=WARNING后，debug和info就不起作用了。这样一来，你可以放心地输出不同级别的信息，也不用删除，最后统一控制输出哪个级别的信息。
# logging的另一个好处是通过简单的配置，一条语句可以同时输出到不同的地方，比如console和文件。
import logging
# logging.info()就可以输出一段文本。运行，发现除了ZeroDivisionError，没有任何信息。怎么回事？
# 别急，在import logging之后添加一行配置再试试：
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
s = '0'
n = int(s)
logging.info('n = %d' % n)
print(10 / n)

# 第4种方式是启动Python的调试器pdb，让程序以单步方式运行，可以随时查看运行状态。我们先准备好程序：
# s = '0'
# n = int(s)
# print(10 / n)
# 以参数-m pdb启动后，pdb定位到下一步要执行的代码-> s = '0'。输入命令l来查看代码：
# 输入命令n可以单步执行代码：
# 任何时候都可以输入命令p 变量名来查看变量：
# 输入命令q结束调试，退出程序：


# pdb.set_trace() 这个方法也是用pdb，但是不需要单步执行，我们只需要import pdb，然后，在可能出错的地方放一个pdb.set_trace()，就可以设置一个断点：
# 这个方式比直接启动pdb单步调试效率要高很多，但也高不到哪去。
import pdb
s = '0'
n = int(s)
pdb.set_trace() # 运行到这里会自动暂停
print(10 / n)

# 如果要比较爽地设置断点、单步执行，就需要一个支持调试功能的IDE。目前比较好的Python IDE有Pycharm：
# 另外，Eclipse加上pydev插件也可以调试Python程序。

